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业界:AI应用场景趋向多元化 落地挑战中探索产业AI化路径
发布时间:2021-10-31 13:24 来源:未知 点击次数:

  人民网10月29日电 (记者任妍)当前,随着新基建加速发展以及5G、云计算、大数据等技术加快落地,人工智能应用场景逐步丰富。IDC数据显示,2021年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超过850亿美元,预计将在2025年增至2045亿美元,五年复合增长率达24.5%

  日前发布的《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》(以下简称报告)显示,2021年人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造,相比2020年,金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业,位列第二,制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入。相比去年,人工智能在各个行业的渗透度都在增加。

  报告指出,人工智能在主要行业的应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化,从单点应用场景转换为多元化的应用场景。与2020年相比,人工智能算力释放的场景在金融、制造、能源和公共事业、交通和互联网等行业体现得尤为显著,相关行业的人工智能应用场景呈现更为多元化的趋势,产业AI化在传统行业的应用拓展不断提速。

  今天,伴随人工智能在各个行业的应用,各类人工智能芯片的需求也在大大提高,更加细分多元并最终体现在AI算力的多元化。报告认为,GPU依然是实现数据中心加速的首选,占有90%以上的市场份额,GPU在训练负载中依然具有绝对优势,高算力低能耗且适应各类复杂环境的芯片将更受关注。同时,推理工作负载在各个行业应用中不断增加,FPGA、ASIC、NPU等其他类型的加速芯片将在各个领域被更多地采用。预计到2025年,其他类型加速芯片的市场份额将超过20%。此外,AI模型也变得多样化,并向着更复杂的方向发展,巨量模型的不断涌现。

  报告指出,巨量模型为实现创新带来机会,算力是实现创新的基础。金融行业是诸多行业AI应用落地的缩影,而多元化的算力和巨量模型,成为相关行业解决挑战,加速产业AI化的重要推手。

  当前,算力的多元化及巨量模型成为加速产业AI化的重要推手,但发展过程中,算力、数据、AI能力等方面依然存在着不同程度的挑战。算力方面,AI的研发、训练需要大量的算力;数据方面,拥有深度的、细致的、海量的数据是训练出“智能”的前提。随着AI模型的巨量化,算力成本方面的挑战也会愈加突出。

  同时,智算中心被越来越多的地方政府视为实现支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性信息基础设施,基于统一标准、开放建设和互联互通等原则,为算力、数据、生态和产业发展提供平台化支持。10月25日,无锡物联网创新中心与浪潮战略签约,将建设全国领先的无锡智能计算中心,助力无锡在智慧城市、工业互联网、大数据等领域的发展,无锡智算中心的建成,将进一步促进无锡智算产业链的完善,赋能企业数字转型,孵化新模式,催生新业态,形成多元化数字经济发展格局,建设成为全国数字经济样板城市。

  产业AI化正在通过AI向传统企业的渗透及应用的多元化而加速,算力与巨量模型发挥着重要的推手作用,与此同时,算力的日益提升以及巨量模型的不断增大,也带来了诸如算力浪费、成本高企等系列的挑战,而智算中心,由于具备全栈AI能力、开放标准、集约高效、普适普惠的特征以及公共属性,除了可以应对这些挑战外,更有可能成为未来产业AI化的优解。返回搜狐,查看更多

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